冬季公路保通是一场与自然的持续博弈。面对冰雪挑战，传统模式主要依赖人机协同作业，在效率、精准度与资源优化层面日益触及瓶颈。当前，以人工智能为核心驱动的新一轮科技革命，正为这一传统领域注入颠覆性力量。遥感大模型、气象大模型与数智大模型的深度交叉与融合应用，标志着公路冰雪应对从“经验驱动”的机械化阶段，迈向“数据与模型驱动”的智能化新纪元。

　　1.创新实践：鞍山森远推动智能装备与AI云脑的深度融合

　　鞍山森远路桥股份有限公司正积极推进“智能装备”与“AI云脑”的深度融合，通过为智能除雪机器人、涡喷除雪车、破冰车加装高精度定位、机器视觉、状态传感与边缘计算单元，传统装备升级为智能化、无人化移动节点。这些节点不仅能精准执行云端“决策大脑”下发的作业指令，更能将自身的工况、位置与作业效果数据实时回传，形成“感知-决策-执行-反馈”的数据闭环，验证了从技术可行性到工程实用性的关键一步。

　　2.遥感大模型：计算机视觉赋能全域路网雪情实时感知

　　传统雪情监测受限于点状设备和人力，难以实现广域、客观、量化的快速评估。遥感大模型的引入，实质上是将前沿的计算机视觉与深度学习技术应用于多源遥感影像的智能解译。该模型通过海量标注数据训练，具备强大的特征提取与模式识别能力，能够对卫星、无人机传回的影像进行像素级分析。

　　遥感大模型不仅实现了对积雪范围的自动化分割识别，更能通过先进的算法模型，反演生成高精度的积雪深度分布图，并识别出风吹雪堆积、阴影区等异质化风险场景。这相当于为整个路网生成了一个实时的、可视化的“雪情数字孪生”，为后续所有智能化决策提供可视可信、全域覆盖的空间数据基底，是全局态势认知的技术前提。

　　3.气象大模型：深度学习驱动公里级网格化精准气象预测

　　精准除雪依赖对天气过程的超前洞察。现代气象大模型依托再分析数据训练，基于数据驱动的深度学习方式，跳过复杂的物理方程计算，直接学习到历史气象数据的内在规律和表示层次，最终输出公里级甚至更细网格的、未来数小时至数天的精细化预报产品。

　　气象大模型融合多源观测数据，可对降水相态(雨、雪、冻雨)，路面温度，积雪累积速率等关键微观气象要素精准预测。例如，模型可提前数小时预测出特定桥梁路段路面温度降至冰点的确切时刻。这种“预见性”而非“实况性”的能力，是启动预防性除冰作业(如提前撒布融雪剂)的科学依据，使应对策略从事后处置转变为事前干预。

　　4.数智大模型：多模态融合与运筹优化重塑决策调度体系

　　数智大模型是整个体系的“决策大脑”，是一个集成自然语言处理、知识图谱、多智能体强化学习与运筹优化算法的复杂系统，它能理解并结构化交通行业的专业知识和业务规则，并实时融合来自遥感、气象、路侧物联网设备、车辆定位的多模态、异质数据流。

　　数智大模型的智能化突破，一是在策略生成层面，例如，结合热力学模型与实时气象数据，动态优化不同路段的融雪剂类型与喷洒量策略，在确保防冰效果的同时实现环保与经济性目标；二是在资源协同层面，它将车辆、人员、物资等所有要素数字化为可调度单元，在暴雪预警触发后，能基于路网拓扑、实时路况、设备位置与性能，利用强化学习和组合优化算法，在秒级内计算出全局最优的预部署方案与动态调度路径，实现“车-路-云”高效协同，最大化整体应急效能。

　　5.结语

　　遥感、气象与数智三大模型的协同，代表了一种以数据和人工智能为核心的新型基础设施能力。它通过对海量信息的智能感知、对未来风险的精准推算、对复杂资源的优化调度，系统性提升了公路交通应对极端天气的韧性、效率与科学性。

　　鞍山森远等企业的实践表明，这场由AI驱动的技术融合已越过概念阶段，正在实际场景中创造价值，一个更智慧、更自主、全天候安全畅通的交通体系正加速构建。